Mamdani模糊算法在S7-300上的应用及仿真

针对长江大学油水气多相流实验分析系统中空气罐采用传统PID控制器进行加热控制难以准确、直观表现控制系统的状态,调整PID参数困难,控制超调大、不稳定等问题,依据Mamdani模糊算法设计了基于PLC的模糊PID控制器。给出了模糊控制器的结构框图,PLC系统与Simulink仿真软件之间通过Win CC 7.0的OPC服务器进行实时数据交换,实现了控制系统的实时仿真,结果表明,模糊PID控制器相比于传统PID控制器超调有了很大的改善,控制过程也更加稳定、迅速。

基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理的板桥损伤定量分析

为对板桥局部位置的损伤程度进行定量分析,提出1种基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理板桥损伤定量分析方法,探讨影响面指标和损伤程度之间的独特联系,并通过MIDAS及Python模拟计算并分析板的损伤程度。研究结果表明:模糊逻辑系统具有较为出色的记忆能力。当融合WM算法到模糊逻辑系统中时,不论是单点损伤还是多点损伤,都能对板桥的损伤程度进行准确识别;当未融合WM算法时,由于其模糊规则没有进行置信度计算,将错误的规则也计算在内,最终导致定量结果精度下降。研究结果可为板桥结构的损伤评估和维护策略提供较为科学准确的参考。

基于遗传算法的车辆纵向跟随模糊PID控制

为提高智能车辆纵向跟随控制的精确性和稳定性,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)设计智能车辆纵向跟随模糊控制系统。设计驱动和制动切换规则,根据期望速度计算期望加速度,实现驱动/制动的切换控制;提出在比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器的基础上引入模糊控制(Fuzzy Control,FC)的方法,在线整定PID参数;考虑到模糊控制的隶属函数由专家经验获取的局限性,使用遗传算法对其进行优化。通过CarSim/Simlink建立仿真模型,对匀速行驶和变速行驶两种工况下车辆行驶状态进行分析,结果表明,优化后控制器能更快地稳定跟随前车行驶,智能车辆纵向跟随模糊控制系统具有良好的实用性,能提高车辆的驾乘舒适性。

基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制

为了提高氮钢加压电渣炉的熔速控制精度,文章设计了一种结合PID与模糊逻辑的控制系统,再利用粒子群优化算法进行了优化。结果表明,基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制研究,不仅有效地提高了系统响应能力,还实现了系统的高精度控制。

基于模糊PID的真空蝶阀压力控制算法研究

真空蝶阀广泛应用于中、低真空环境下的压力控制,由于蝶阀压力控制系统具有强非线性和时滞性,使得常规比例积分微分(PID)控制算法无法满足真空蝶阀对高精度压力控制的需求。为了提高真空蝶阀的压力控制性能,文章设计了一种带校正函数的改进模糊PID控制算法。实验结果表明,由于采用了模糊PID控制,新控制器在超调量和调节时间上远好于传统PID控制器;并且借助校正函数,新控制器可以明显改善系统的非线性影响,提高系统的响应速度以及控制精度。优化后的模糊PID控制器在动态性能、控制误差和目标跟踪速度上均优于传统方法,显著提升了真空蝶阀的压力控制性能。

一种RTK单历元整周模糊度快速确定MAXCOM-DC组合算法

本文针对传统的RTK单历元整周模糊度确定主辅频相关法(MAXCOM)观测卫星数增多导致单历元整周模糊度确定效率降低的问题,提出了一种单历元卫星分类筛选处理方法;将单历元所有卫星分类为参考星、主星和辅星,应用MAXCOM算法单历元确定主星整周模糊度和DC算法确定辅星整周模糊度,并提出了一种新的RTK单历元整周模糊度快速确定算法,称为MAXCOM-DC组合算法。对一组BDS-3实测数据900个连续观测历元进行动态定位试验,结果分析表明,MAXCOM-DC组合算法可避免在应用MAXCOM算法时辅星对主星整周模糊度搜索效率的影响,将主星数设为6时,单历元整周模糊度快速确定效率平均提升了98.5%,且单历元模糊度成功率达99.9%。本文为高采样数据单历元RTK快速定位提供了一种新算法。

二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法

在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质。

基于遗传算法的汽车主动悬架变论域模糊PID控制

针对1/4车主动悬架系统,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的变论域模糊比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)控制方法.在建立主动悬架系统模型的基础上,引入变论域思想设计模糊PID控制器.为进一步改善控制器减振效果,采用GA来优化变论域中伸缩因子描述函数的参数.结果表明:相比PID、模糊PID与未优化的变论域模糊PID等控制方法,基于GA的变论域模糊PID控制方法在降低车身垂向加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性;所提控制方法对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性.

基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址

以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议.

基于鲸鱼优化算法的风力发电机组变桨模糊控制策略

由于风的变化性、随机性等因素,风电机组的输出功率处于不稳定的状态。当风速超过额定风速时,通过精确地调节桨距角,保证风电机组输出功率的稳定性。针对该问题,基于Matlab/Simulink仿真软件,搭建出风电机组变桨控制模型,设计了基于鲸鱼算法优化的模糊PID控制器。然而,模糊控制参数繁多,仅靠专家经验进行整定比较困难。因此,通过鲸鱼算法对模糊参数进行在线最优整定,很好地解决了风电机组的大滞后和非线性问题。通过对比分析PID控制器和模糊PID控制器的性能,仿真结果表明后者可以使功率快速趋于额定值,提高了系统的动态响应,并且可以精确调整桨距角。此外,模糊PID控制器最大限度减轻了变桨机构的疲劳,增加了风机的寿命。

基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法

自动化控制是智能播种机技术体系中重要组成部分,现行控制方法在实际应用中存在着超调率较高,自动化控制效果较差的问题,为此本研究提出基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法。本设计在播种机播箱侧面安装拉力传感器,在播种箱下方氮气弹簧上安装压力传感器,利用传感器采集拉力信号与压力信号,根据拉力与氮气弹簧支撑力的变化,反映出播种机播量的变化,采用加权滤波算法对播种机播量测量信号进行滤波处理,根据播种机播量方程计算播量偏差与偏差变化率,利用模糊PID算法对播量偏差与偏差变化率模糊化,得到播量比例系数、微分系数与积分系数修正值,利用控制器对播量偏差调控,以此实现基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制。经实验证明,本设计方法超调率在3%以内,具有较高的控制精度,在播种机播量自动化控制方面具有良好的应用前景。

基于Mamdani模糊推理的无线传感器网络可信簇头选举算法

为了解决无线传感器网络中恶意节点成为簇头而引起的层次路由安全问题,提出了一种基于Mamdani模糊推理的可信簇头选举算法(TCEM)。TCEM算法根据节点的行为表现,采用贝叶斯原理评估节点信任值,在此基础上,结合密集度及向心度,使用Mamdani模糊推理方法计算节点优越度,选择最优者作为簇头,从而实现簇头的可信选举。仿真实验结果表明,该算法能有效阻止恶意节点成为簇头,且在簇头合理分布、网络整体能效等方面均有良好表现。

基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

基于PSO与AFSA的GNSS整周模糊度种群融合优化算法

载波相位测量是实现全球导航卫星系统(Global navigation satellite system, GNSS)快速高精度定位的重要途径,而准确解算整周模糊度是其中的关键步骤之一.粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)收敛速度快但易陷入局部最优,人工鱼群算法(Artificial fish swarm algorithm, AFSA)全局优化性能好但收敛速度慢,因此融合两种算法的优点,提出一种GNSS整周模糊度种群融合优化算法(PSOAF).首先,通过载波相位双差方程求解整周模糊度的浮点解和对应的协方差矩阵.然后,采用反整数Cholesky算法对模糊度浮点解作降相关处理.其次,针对整数最小二乘估计的不足通过优化适应度函数来提高算法的收敛性和搜索性能.最后,通过PSOAF算法对整周模糊度进行解算.通过经典算例和试验研究表明:PSOAF算法可以更快地收敛于最优解,搜索效率也更为出色,解算的基线精度可以控制在10 mm以内,在短基线的实际情况下具有较高的应用价值.

基于Mamdani型模糊推理的移动P3负压控制系统故障诊断算法设计

目的:针对移动式生物安全三级实验室(简称"移动P3")负压控制系统部分故障难以识别的问题,提出一种基于Mamdani型模糊推理的故障诊断方法。方法:选择容易拾取且能反映设备运行状态的压强和变频器输出频率作为推理系统的输入,并通过模拟实验确定不同设备状态下的压强和频率变化规律,参考调试文档数据和部分专家维修经验,制订模糊推理规则库。结果:实例验证表明,模糊推理结论与实际情况相符。结论:将模糊推理算法用于移动P3负压控制系统故障诊断简单易行,具有较强的实用性。

基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

基于二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及Mamdani算法

模糊推理是模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系统的基础。类似一型模糊集模糊推理的Mamdani算法,研究并给出了二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及相应的Mamdani算法。

基于遗传模糊PID算法的倒立摆稳摆抑噪抗扰实验与分析

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。